Práctica

1. Descripción del dataset. ¿Por qué es importante y qué pregunta/problema pretende responder?

En este proyecto, trabajamos con el conjunto de datos del censo que tuvo lugar el año 1994. El dataset contiene información sociodemográfica de los indivíduos, tales como la edad, el sexo, la educación, la ocupación, o la etnia y una etiqueta binaria que indica si ganan más de 50 mil al año o no. Nos interesa saber si algunas de estas características pueden influir en cuanto a los ingresos que recibe un indivíduo y si existe alguna correlación en los datos.

Los primeros pasos que vamos a realizar son: limpieza del dataset, validación de los datos y un análisis previo, aplicando pruebas estadísticas, para entender mejor nuestro conjunto de datos y determinar cuales de los atributos son los más importantes.

Después del análisis inicial se pueden implementar varios modelos de aprendizaje automático, para conseguir un modelo óptimo de clasificación, que pueda predecir si el ingreso anual de una persona es > = 50k, según sus características sociodemográficas.

2. Integración y selección de los datos de interés a analizar.

Insertamos el juego de datos: “Adult Data Set”.

# Cargamos el juego de datos
datosAdult <- read.csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data',stringsAsFactors = FALSE, header = FALSE)

Añadimos los títulos de cada variable.

# Añadir headers
names(datosAdult) <- c("age","workclass","fnlwgt","education","education.num","marital.status","occupation","relationship","race","sex","capital.gain","capital.loss","hours.week","native.country","income")

Observamos la estructura del juego de datos.

str(datosAdult)

## 'data.frame':    32561 obs. of  15 variables:
##  $ age           : int  39 50 38 53 28 37 49 52 31 42 ...
##  $ workclass     : chr  " State-gov" " Self-emp-not-inc" " Private" " Private" ...
##  $ fnlwgt        : int  77516 83311 215646 234721 338409 284582 160187 209642 45781 159449 ...
##  $ education     : chr  " Bachelors" " Bachelors" " HS-grad" " 11th" ...
##  $ education.num : int  13 13 9 7 13 14 5 9 14 13 ...
##  $ marital.status: chr  " Never-married" " Married-civ-spouse" " Divorced" " Married-civ-spouse" ...
##  $ occupation    : chr  " Adm-clerical" " Exec-managerial" " Handlers-cleaners" " Handlers-cleaners" ...
##  $ relationship  : chr  " Not-in-family" " Husband" " Not-in-family" " Husband" ...
##  $ race          : chr  " White" " White" " White" " Black" ...
##  $ sex           : chr  " Male" " Male" " Male" " Male" ...
##  $ capital.gain  : int  2174 0 0 0 0 0 0 0 14084 5178 ...
##  $ capital.loss  : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ hours.week    : int  40 13 40 40 40 40 16 45 50 40 ...
##  $ native.country: chr  " United-States" " United-States" " United-States" " United-States" ...
##  $ income        : chr  " <=50K" " <=50K" " <=50K" " <=50K" ...

Descripción breve de las variables:

Tenemos 32561 Observaciones y 17 atributos, de los cuales ocho son categóricos y seis continuos.

age: Es la edad de cada indivíduo, tipo de valor entero.

workclass: Tipo de valor cadena. Es la clase laboral: Private, Self-emp-not-inc, Self-emp-inc, Federal-gov, Local-gov, State-gov, Without-pay, Never-worked.

fnlwgt: Tipo de valor entero. El peso muestral final de cada indviduo, basado en factores sociodemográficos. (Personas con características demográficas similares deben tener un peso similar).
education: Tipo de valor cadena. Es la educación que ha recibido cada individuo: Bachelors, Some-college, 11th, HS-grad, Prof-school, Assoc-acdm, Assoc-voc, 9th, 7th-8th, 12th, Masters, 1st-4th, 10th, Doctorate, 5th-6th, Preschool.

education.num: Valor entero. Representación numérica del atributo de educación

marital.status: Tipo de valor cadena. La situación marital del individuo: Married-civ-spouse, Divorced, Never-married, Separated, Widowed, Married-spouse-absent, Married-AF-spouse.

occupation: Cadena. Es el trabajo de cada individuo: Tech-support, Craft-repair, Other-service, Sales, Exec-managerial, Prof-specialty, Handlers-cleaners, Machine-op-inspct, Adm-clerical, Farming-fishing, Transport-moving, Priv-house-serv, Protective-serv, Armed-Forces.

relationship: Cadena. El tipo de relación que corresponde a cada indivíduo: Wife, Own-child, Husband, Not-in-family, Other-relative, Unmarried.

race: Tipo de valor cadena. es la etnia de cada individuo: White, Asian-Pac-Islander, Amer-Indian-Eskimo, Other, Black.

sex: Tipo de valor factor. El sexo: Female, Male.

capital.gain: Valor entero. Es la ganancia de capital

capital.loss: Valor entero. Es la pérdida capital

hours.week: Valor continuo entero. Es la media de las horas que trabaja una persona por semana.

native.country: Cadena. Es el país de origen de cada persona: United-States, Cambodia, England, Puerto-Rico, Canada, Germany, Outlying-US(Guam-USVI-etc), India, Japan, Greece, South, China, Cuba, Iran, Honduras, Philippines, Italy, Poland, Jamaica, Vietnam, Mexico, Portugal, Ireland, France, Dominican-Republic, Laos, Ecuador, Taiwan, Haiti, Columbia, Hungary, Guatemala, Nicaragua, Scotland, Thailand, Yugoslavia, El-Salvador, Trinadad&Tobago, Peru, Hong, Holand-Netherlands.

income: Factor. En este caso es la etiqueta de las muestras e indica si los ingresos de un indivíduo son mayores o menores de 50K.

3. Limpieza de los datos.

Hemos visto, en el paso anterior, que existen espacios en blanco en todas las variables tipo cadena.
El primer paso será borrar estos espacios.

# Seleccionar las columnas en formato cadena
chr_columns <- lapply(datosAdult, class) == "character"

# Eliminar espacios en blanco // require(plyr) // require(stringr)
datosAdult[, chr_columns] <- colwise(str_trim)(datosAdult[, chr_columns]) 

# Vamos, además, a transformar los atributos tipo caracter a factor:
datosAdult[, chr_columns] <- lapply(datosAdult[, chr_columns], as.factor)

# Podemos confirmar los cambios observando de nuevo la estructura del dataset. 
#str(datosAdult)

# Utilizamos la función attach para facilitar el ejercicio
attach(datosAdult)

Una vez realizados los primeros cambios podemos examinar el resumen estadístico del conjunto de datos, para obtener más información.

summary(datosAdult)

##       age                   workclass         fnlwgt       
##  Min.   :17.00   Private         :22696   Min.   :  12285  
##  1st Qu.:28.00   Self-emp-not-inc: 2541   1st Qu.: 117827  
##  Median :37.00   Local-gov       : 2093   Median : 178356  
##  Mean   :38.58   ?               : 1836   Mean   : 189778  
##  3rd Qu.:48.00   State-gov       : 1298   3rd Qu.: 237051  
##  Max.   :90.00   Self-emp-inc    : 1116   Max.   :1484705  
##                  (Other)         :  981                    
##         education     education.num                 marital.status 
##  HS-grad     :10501   Min.   : 1.00   Divorced             : 4443  
##  Some-college: 7291   1st Qu.: 9.00   Married-AF-spouse    :   23  
##  Bachelors   : 5355   Median :10.00   Married-civ-spouse   :14976  
##  Masters     : 1723   Mean   :10.08   Married-spouse-absent:  418  
##  Assoc-voc   : 1382   3rd Qu.:12.00   Never-married        :10683  
##  11th        : 1175   Max.   :16.00   Separated            : 1025  
##  (Other)     : 5134                   Widowed              :  993  
##            occupation           relationship                   race      
##  Prof-specialty :4140   Husband       :13193   Amer-Indian-Eskimo:  311  
##  Craft-repair   :4099   Not-in-family : 8305   Asian-Pac-Islander: 1039  
##  Exec-managerial:4066   Other-relative:  981   Black             : 3124  
##  Adm-clerical   :3770   Own-child     : 5068   Other             :  271  
##  Sales          :3650   Unmarried     : 3446   White             :27816  
##  Other-service  :3295   Wife          : 1568                             
##  (Other)        :9541                                                    
##      sex         capital.gain    capital.loss      hours.week   
##  Female:10771   Min.   :    0   Min.   :   0.0   Min.   : 1.00  
##  Male  :21790   1st Qu.:    0   1st Qu.:   0.0   1st Qu.:40.00  
##                 Median :    0   Median :   0.0   Median :40.00  
##                 Mean   : 1078   Mean   :  87.3   Mean   :40.44  
##                 3rd Qu.:    0   3rd Qu.:   0.0   3rd Qu.:45.00  
##                 Max.   :99999   Max.   :4356.0   Max.   :99.00  
##                                                                 
##        native.country    income     
##  United-States:29170   <=50K:24720  
##  Mexico       :  643   >50K : 7841  
##  ?            :  583                
##  Philippines  :  198                
##  Germany      :  137                
##  Canada       :  121                
##  (Other)      : 1709

En cuanto a los valores numéricos podemos ver información sobre los cuartiles, la mediana, la media y los valores mínimo y máximo. Vamos a utilizar estos datos más adelante para hacer pruebas de hipótesis e identificar características importantes en el dataset.

Observamos con más detalle las variables tipo factor:

# número de factores en cada variable
sapply(datosAdult[, chr_columns], nlevels)

##      workclass      education marital.status     occupation   relationship 
##              9             16              7             15              6 
##           race            sex native.country         income 
##              5              2             42              2

Para una mejor compresión, de la distribución de los datos, calcularemos el total de cada subfactor y su porcentaje:

# Insertamos los factores en un dataframe
df_factors <- data.frame(datosAdult[, chr_columns])

# Calculamos el número y el porcentaje
for (column in df_factors) {
    tbl <- table(column)
    res <- cbind(tbl,round(prop.table(tbl)*100,2))
    colnames(res) <- c('Count','Percentage')
    cat("\n")
    print(res)
}

## 
##                  Count Percentage
## ?                 1836       5.64
## Federal-gov        960       2.95
## Local-gov         2093       6.43
## Never-worked         7       0.02
## Private          22696      69.70
## Self-emp-inc      1116       3.43
## Self-emp-not-inc  2541       7.80
## State-gov         1298       3.99
## Without-pay         14       0.04
## 
##              Count Percentage
## 10th           933       2.87
## 11th          1175       3.61
## 12th           433       1.33
## 1st-4th        168       0.52
## 5th-6th        333       1.02
## 7th-8th        646       1.98
## 9th            514       1.58
## Assoc-acdm    1067       3.28
## Assoc-voc     1382       4.24
## Bachelors     5355      16.45
## Doctorate      413       1.27
## HS-grad      10501      32.25
## Masters       1723       5.29
## Preschool       51       0.16
## Prof-school    576       1.77
## Some-college  7291      22.39
## 
##                       Count Percentage
## Divorced               4443      13.65
## Married-AF-spouse        23       0.07
## Married-civ-spouse    14976      45.99
## Married-spouse-absent   418       1.28
## Never-married         10683      32.81
## Separated              1025       3.15
## Widowed                 993       3.05
## 
##                   Count Percentage
## ?                  1843       5.66
## Adm-clerical       3770      11.58
## Armed-Forces          9       0.03
## Craft-repair       4099      12.59
## Exec-managerial    4066      12.49
## Farming-fishing     994       3.05
## Handlers-cleaners  1370       4.21
## Machine-op-inspct  2002       6.15
## Other-service      3295      10.12
## Priv-house-serv     149       0.46
## Prof-specialty     4140      12.71
## Protective-serv     649       1.99
## Sales              3650      11.21
## Tech-support        928       2.85
## Transport-moving   1597       4.90
## 
##                Count Percentage
## Husband        13193      40.52
## Not-in-family   8305      25.51
## Other-relative   981       3.01
## Own-child       5068      15.56
## Unmarried       3446      10.58
## Wife            1568       4.82
## 
##                    Count Percentage
## Amer-Indian-Eskimo   311       0.96
## Asian-Pac-Islander  1039       3.19
## Black               3124       9.59
## Other                271       0.83
## White              27816      85.43
## 
##        Count Percentage
## Female 10771      33.08
## Male   21790      66.92
## 
##                            Count Percentage
## ?                            583       1.79
## Cambodia                      19       0.06
## Canada                       121       0.37
## China                         75       0.23
## Columbia                      59       0.18
## Cuba                          95       0.29
## Dominican-Republic            70       0.21
## Ecuador                       28       0.09
## El-Salvador                  106       0.33
## England                       90       0.28
## France                        29       0.09
## Germany                      137       0.42
## Greece                        29       0.09
## Guatemala                     64       0.20
## Haiti                         44       0.14
## Holand-Netherlands             1       0.00
## Honduras                      13       0.04
## Hong                          20       0.06
## Hungary                       13       0.04
## India                        100       0.31
## Iran                          43       0.13
## Ireland                       24       0.07
## Italy                         73       0.22
## Jamaica                       81       0.25
## Japan                         62       0.19
## Laos                          18       0.06
## Mexico                       643       1.97
## Nicaragua                     34       0.10
## Outlying-US(Guam-USVI-etc)    14       0.04
## Peru                          31       0.10
## Philippines                  198       0.61
## Poland                        60       0.18
## Portugal                      37       0.11
## Puerto-Rico                  114       0.35
## Scotland                      12       0.04
## South                         80       0.25
## Taiwan                        51       0.16
## Thailand                      18       0.06
## Trinadad&Tobago               19       0.06
## United-States              29170      89.59
## Vietnam                       67       0.21
## Yugoslavia                    16       0.05
## 
##       Count Percentage
## <=50K 24720      75.92
## >50K   7841      24.08

Destacamos:

income: <=50K: 76%, >50K : 24%

sex: Female 33%, Male 67%.

native.country: United-States 90%, Valor desconocido (“?”) 2%.

race: White 85%.

occupation: Valor desconocido (“?”) 6%.

workclass: Private 70%, Valor desconocido (“?”) 5%.

education: Bachelors 16%, Some-college 22%, 11th 4%, HS-grad 32%, Prof-school 2%, Assoc-acdm 3%, Assoc-voc 4%, 9th 2%, 7th-8th 2%, 12th 2%, Masters 5%, 1st-4th 1%, 10th 3%, Doctorate 1%, 5th-6th 1%, Preschool 1%.

marital.status: Married-civ-spouse 46%, Divorced 14%, Never-married 33%, Separated 3%, Widowed 2%, Married-spouse-absent 1%, Married-AF-spouse 1%.

relationship: Wife 4%, Own-child 16%, Husband 41%, Not-in-family 26%, Other-relative 2%, Unmarried 11%.

3.1. ¿Los datos contienen ceros o elementos vacíos? ¿Cómo gestionarías cada uno de estos casos?

Según la descripción del propietario del dataset, los valores desconocidos se han re-emplazado por: “?”, un valor que ya detectamos en los pasos anteriores.
Investigación de valores NA, vacíos o desconocidos:

# NA 
colSums(is.na(datosAdult))

##            age      workclass         fnlwgt      education  education.num 
##              0              0              0              0              0 
## marital.status     occupation   relationship           race            sex 
##              0              0              0              0              0 
##   capital.gain   capital.loss     hours.week native.country         income 
##              0              0              0              0              0

# Valores vacíos 
colSums(datosAdult=="")

##            age      workclass         fnlwgt      education  education.num 
##              0              0              0              0              0 
## marital.status     occupation   relationship           race            sex 
##              0              0              0              0              0 
##   capital.gain   capital.loss     hours.week native.country         income 
##              0              0              0              0              0

# Valores desconocidos
colSums(datosAdult=="?")

##            age      workclass         fnlwgt      education  education.num 
##              0           1836              0              0              0 
## marital.status     occupation   relationship           race            sex 
##              0           1843              0              0              0 
##   capital.gain   capital.loss     hours.week native.country         income 
##              0              0              0            583              0

Observamos que no existen valores NA o vacíos, pero en las variables: “workclass”, “native.country” y “occupation” tenemos valores desconocidos, “?”.

Veamos cuales son los valores más frecuentes en estas columnnas (también, se pueden consultar los porcentajes):

tail(names(sort(table(datosAdult$workclass))), 1)

## [1] "Private"

tail(names(sort(table(datosAdult$native.country))), 1)

## [1] "United-States"

tail(names(sort(table(datosAdult$occupation))), 1)

## [1] "Prof-specialty"

Obtenemos para la variable “workclass”: “Private”, para “native.country”: “United-States” y para “occupation”: “Prof-specialty”.

Sospechamos que existen valores desconocidos en las mismas líneas, porque “occupation” y “workclass” tienen casi el mismo tamaño de valores “?”.

matching_values_1 = (datosAdult[(occupation=="?" & workclass=="?"),])
nrow(matching_values_1)

## [1] 1836

Efectivamente obtenemos que todas las observaciones que tienen valor desconocido en workclass pertenecen a las observaciones que tienen valor desconocido en occupation.
Pero no ocurre lo mismo para native.country, donde solo 27 de las 583 observaciones coinciden:

matching_values_2 = (datosAdult[(occupation=="?" & native.country=="?"),])
nrow(matching_values_2)

## [1] 27

Para “native.country” hemos decidido reemplazar el valor desconocido por el valor más común ya que el porcentaje de este es bastante alto, en cuanto al atributo “occupation” vamos a borrar las observaciones con atributos desconocidos porque consideramos que el valor más frecuente no es significamente más común que el resto y al borrar estos datos nuestro dataset sigue siendo suficientemente largo. Al borrar dichas observaciones, se eliminan también las observaciones con valores desconocidos en “workclass”, sino fuera el caso, reemplazariamos los “?” en “workclass” por el valor más frequente, como hicimos para “native.country”.

# reemplazar el "?" con el valor más frecuente en native.country. 
datosAdult$native.country <- replace(datosAdult$native.country,datosAdult$native.country=="?","United-States")

# eliminar las observaciones con "?" en occupation. 
datosAdult <- datosAdult[!(occupation=="?"),]
attach(datosAdult)

# Confirmamos que no quedan valores desconocidos.
colSums(datosAdult=="?")

##            age      workclass         fnlwgt      education  education.num 
##              0              0              0              0              0 
## marital.status     occupation   relationship           race            sex 
##              0              0              0              0              0 
##   capital.gain   capital.loss     hours.week native.country         income 
##              0              0              0              0              0

dim(datosAdult)

## [1] 30718    15

El dataset actualizado tiene 30718 observaciones.

3.2. Identificación y tratamiento de valores extremos.

En los atributos tipo factor nos llaman la atención el atributo de “native.country” (con “United-States”: 90%), el atributo de “race” (con “White”: 85%) y el de workclass (con “Private”70%).

Antes de ver los boxplots de los atributos numéricos, podemos crear un scatterplot con todas las clases para ver si hay alguna correlación clara entre los datos.

pairs(datosAdult, pch = 16, col = "blue", main = "Matrix Scatterplot datosAdult", cex.lab=1.5, cex.axis=1.5, cex.main=2.5)

Según el scatterplot, existe una correlación positiva entre “education” y “education.num”, por lo que, podríamos eliminar uno de esos, al crear nuestro modelo predictivo. No se observa una correlación fuerte entre el resto de los atributos.

A continuación, vemos que los números en “education.num” corresponden a un valor del atributo “education”, es decir, son ordenados por título de educación, esto explica la correlación.

head (datosAdult[4:5])

##   education education.num
## 1 Bachelors            13
## 2 Bachelors            13
## 3   HS-grad             9
## 4      11th             7
## 5 Bachelors            13
## 6   Masters            14

Vamos a crear boxplots para detectar posibles outliers en los atributos numéricos.

grid.arrange(ggboxplot(datosAdult, x ="income" , y = "age", color = "income"),
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="age", color = "income"),
          ggboxplot(datosAdult, x ="income" , y = "education.num", color = "income"),
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="education.num", color = "income"),
          ggboxplot(datosAdult, x ="income" , y = "fnlwgt", color = "income"),
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="fnlwgt", color = "income"),
          ggboxplot(datosAdult, x ="income", y = "capital.gain", color = "income"),
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="capital.gain", color = "income"),
          ggboxplot(datosAdult, x ="income" , y = "capital.loss", color = "income"),  
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="capital.loss", color = "income"),
          ggboxplot(datosAdult, x ="income" , y = "hours.week", color = "income"), 
          ggbarplot(datosAdult, main="With outliers", x="income", y="hours.week", color = "income"),
          ncol = 2)

Podemos ver más detalles con la función boxplot.stats e incluso calcular la frecuencia de los valores extremos con: count(boxplot.stats(age)$out). Para evitar crear un documento demasiado largo hemos comentado este código.

#boxplot.stats(age)
#count(boxplot.stats(age)$out)
#sum(count(boxplot.stats(age)$out)$freq)
###
#"age" tiene 172 outliers (de 13 valores únicos), el más frequente es el valor 90 que aparece 36 veces
###

#boxplot.stats(education.num)
#count(boxplot.stats(education.num)$out)
#sum(count(boxplot.stats(education.num)$out)$freq)
###
# "education.num" tiene 202 outliers (valores: 1,2, el 2 con freq 156)
###

#boxplot.stats(fnlwgt)
#count(boxplot.stats(fnlwgt)$out)
#sum(count(boxplot.stats(fnlwgt)$out)$freq)
###
# 926 outliers (784 valores únicos indicados como outliers)
###

#boxplot.stats(capital.gain)
#count(boxplot.stats(capital.gain)$out)
#sum(count(boxplot.stats(capital.gain)$out)$freq)
###
# 2589 outliers, (117 valores únicos)
#table(income, capital.gain)
###

#boxplot.stats(capital.loss)
#count(boxplot.stats(capital.loss)$out)
#sum(count(boxplot.stats(capital.loss)$out)$freq)
###
# 1461 outliers, (89 valores únicos)
#table(income, capital.loss)
###

#boxplot.stats(hours.week)
#count(boxplot.stats(hours.week)$out)
#sum(count(boxplot.stats(hours.week)$out)$freq)
###
# 8102 outliers, (74 valores únicos)
###

Los atributos capital.gain y capital.loss tienen muchos valores atípicos, pero la mayoría de las observaciones tienen valor cero:
capital.gain con <=50K
22109 observaciones (el 72% de las instancias) == 0.
capital.gain con >50K
6020 observaciones (el 20% de las instancias) == 0.
capital.loss con <=50K
22364 observaciones (el 73% de las instancias) == 0.
capital.loss con >50K
6893 observaciones (el 22% de las instancias) == 0.
Por lo tanto, es probable que estos atributos no sean muy predictivos.

4. Análisis de los datos.

4.1. Selección de los grupos de datos que se quieren analizar/comparar (planificación de los análisis a aplicar).

Nos interesa ver si los siguientes atributos son significativos para determinar si una persona gana <=50K o >50k: “age”, “sex”, “workclass”…
No vamos a considerar el atributo “education” ya que están correlacionados con “education.num” (apartado 3.2) podemos utilizar solo el último. Tampoco vamos a usar el atributo “native.country” ya que el 90% pertenece a “United-States”

4.2. Comprobación de la normalidad y homogeneidad de la varianza.

4.3. Aplicación de pruebas estadísticas para comparar los grupos de datos. En función de los datos y el objetivo del estudio, aplicar pruebas de contraste de hipótesis, correlaciones, regresiones, etc. Aplicar al menos tres métodos de análisis diferentes.

Hemos comprobado (apartado 3.2) que existe una correlación positiva entre los atributos “education” y “education.num” y que dicha correlación se debe a que los números en “education.num” corresponden a un valor del atributo “education”. No se observa una correlación fuerte entre el resto de los atributos.

Utilizamos pruebas de contraste de hipótesis en las variables continuas, para identificar si existen diferencias entre la distribución de los valores en las clases <=50K y >50k.

Edad:
Hipótesis nula: H0 = La media de la edad es igual en ambas muestras <=50K y >50k.
Hipótesis alternativa: Ha = La media de la edad es diferente en las muestras <=50K y >50k.

5. Representación de los resultados a partir de tablas y gráficas.

6. Resolución del problema. A partir de los resultados obtenidos, ¿cuáles son las conclusiones? ¿Los resultados permiten responder al problema?

7. Código: Hay que adjuntar el código, preferiblemente en R, con el que se ha realizado la limpieza, análisis y representación de los datos. Si lo preferís, también podéis trabajar en Python.

El código se puede encontrar en el siguiente enlace: https://github.com/mvavouri/Data_Cleansing_and_Validation/tree/master/src

Práctica 2: Limpieza y validación de los datos

Asignatura: Tipología y ciclo de vida de los datos

Maria Vavouri y Fernando Moreno

5/2019

Introducción